Estimación y relación de persistencia de memoria en variables de contagio y mercado
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El presente trabajo es una aplicación de la metodología de Rango Reescalado (R/S) para la determinación del coeficiente Hurst en el caso de las variables representativas de los mercados financiero de Estados Unidos y México, así como en el crecimiento en los contagios de COVID-19 a nivel mundial, de Estados Unidos y México. Dentro de las principales aportaciones del trabajo se debe mencionar que la persistencia de memoria en los rendimientos financieros y los incrementos de contagios para los casos mundial y de Estados Unidos son mayores que los correspondientes respecto a México. Además otro resultado importante es que durante los periodos de mayor contagio del COVID-19, la memoria de las series en contagios y rendimientos también son mayores en los casos mundial, de Estados Unidos y de México. Adicionalmente los coeficientes de correlación entre exponentes Hurst es mayor entre las series de salud para los tres casos que cuando se comparan con los coeficientes Hurst de las series financiera.
Álvarez R. J.; J. Alvarez; E. Rodriguez; G. Fernández (2008). Time-varying Hurst exponent for US stock markets, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 387 ( 24), pp. 6159-6169, https://doi.org/10.1016/j.physa.2008.06.056.
Arouxet M. B.; A. F. Bariviera; V. E. Pastor y V. Vampa (2020). Covid-19 impact on cryptocurrencies: evidence form a wavelet-based Hurst exponent, https://arxiv.org/abs/2009.05652v1.
Barua, S. (2020). COVID-19. Pandemic and World Trade: Some Analytical Notes, SSRN, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3577627.
Bodenstein M.; G. Corsetti; L. Guerrieri (2020). “Disruptions in a Pandemic”, Social Distancing and Supply VOX EU CEPR, https://voxeu.org/article/social-distancing-and-supply-disruptions-pandemic.
Hurst, H. (1951). The long-term storage capacity of reservoirs, Transactions of the American Society of Civil Engineers, 1951, vol. 116, Issue 1, pp. 770-799.
Laktyunkin, A.; A. Potapov (2020). Impact of COVID-19 on the Financial Crisis: Calculation of Fractal Parameters, Biomed J. Sci & Tech Res 30(5)-2020. BJSTR. MS.ID.005019.
Mandelbrot, B. (1982). The Fractal Geometry of Nature, NY W.H. Freeman.
Mandelbrot, B. and V. Ness (1968). Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications, SIAM review 10, 11(3).
Okorie, D.; B. Lin (2021). Stock markets and COVID-19 fractal contagion effects, Finance Research Letters, vol., 38, https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101640.
Palomas E. (2002). Evidencia e Implicaciones del fenómeno Hurst en el mercado de capitales, Gaceta de economía, año 8, núm., p. 15.
Peters, E. (1991). Chaos and Order in Capital Markets, New York, 2nd ed., John Wiley and Sons.
Peters, E. (1994). Fractal Market Analysis, Applying Chaos Theory to Invesment an Economic, New York: John Wiley and Sons.
Swetadri S.; G. Koushik (2020). Analysis of Self-Similarity, Memory and Variation in Growth Rate of COVID-19 Cases in Some Major Impacted Countries, Journal of Physics: Conference Series, vol., pp. 1797.
Zavarce C. (2020). Comportamiento Estocástico de la COVID-19 en la República Bolivariana de Venezuela ¿Persistencia o antipersistencia de los Contagios?, vol. 5, num. 2, mayo-agosto 2020, pp. 91-110.
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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
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El presente trabajo es una aplicación de la metodología de Rango Reescalado (R/S) para la determinación del coeficiente Hurst en el caso de las variables representativas de los mercados financiero de Estados Unidos y México, así como en el crecimiento en los contagios de COVID-19 a nivel mundial, de Estados Unidos y México. Dentro de las principales aportaciones del trabajo se debe mencionar que la persistencia de memoria en los rendimientos financieros y los incrementos de contagios para los casos mundial y de Estados Unidos son mayores que los correspondientes respecto a México. Además otro resultado importante es que durante los periodos de mayor contagio del COVID-19, la memoria de las series en contagios y rendimientos también son mayores en los casos mundial, de Estados Unidos y de México. Adicionalmente los coeficientes de correlación entre exponentes Hurst es mayor entre las series de salud para los tres casos que cuando se comparan con los coeficientes Hurst de las series financiera.
Álvarez R. J.; J. Alvarez; E. Rodriguez; G. Fernández (2008). Time-varying Hurst exponent for US stock markets, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 387 ( 24), pp. 6159-6169, https://doi.org/10.1016/j.physa.2008.06.056.
Arouxet M. B.; A. F. Bariviera; V. E. Pastor y V. Vampa (2020). Covid-19 impact on cryptocurrencies: evidence form a wavelet-based Hurst exponent, https://arxiv.org/abs/2009.05652v1.
Barua, S. (2020). COVID-19. Pandemic and World Trade: Some Analytical Notes, SSRN, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3577627.
Bodenstein M.; G. Corsetti; L. Guerrieri (2020). “Disruptions in a Pandemic”, Social Distancing and Supply VOX EU CEPR, https://voxeu.org/article/social-distancing-and-supply-disruptions-pandemic.
Hurst, H. (1951). The long-term storage capacity of reservoirs, Transactions of the American Society of Civil Engineers, 1951, vol. 116, Issue 1, pp. 770-799.
Laktyunkin, A.; A. Potapov (2020). Impact of COVID-19 on the Financial Crisis: Calculation of Fractal Parameters, Biomed J. Sci & Tech Res 30(5)-2020. BJSTR. MS.ID.005019.
Mandelbrot, B. (1982). The Fractal Geometry of Nature, NY W.H. Freeman.
Mandelbrot, B. and V. Ness (1968). Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications, SIAM review 10, 11(3).
Okorie, D.; B. Lin (2021). Stock markets and COVID-19 fractal contagion effects, Finance Research Letters, vol., 38, https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101640.
Palomas E. (2002). Evidencia e Implicaciones del fenómeno Hurst en el mercado de capitales, Gaceta de economía, año 8, núm., p. 15.
Peters, E. (1991). Chaos and Order in Capital Markets, New York, 2nd ed., John Wiley and Sons.
Peters, E. (1994). Fractal Market Analysis, Applying Chaos Theory to Invesment an Economic, New York: John Wiley and Sons.
Swetadri S.; G. Koushik (2020). Analysis of Self-Similarity, Memory and Variation in Growth Rate of COVID-19 Cases in Some Major Impacted Countries, Journal of Physics: Conference Series, vol., pp. 1797.
Zavarce C. (2020). Comportamiento Estocástico de la COVID-19 en la República Bolivariana de Venezuela ¿Persistencia o antipersistencia de los Contagios?, vol. 5, num. 2, mayo-agosto 2020, pp. 91-110.
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